我的主机内存只有100G现在要全表扫描一个200G大表会不会把DB主机的内存用光逻辑备份时可不就是做整库扫描吗若这样就会把内存吃光逻辑备份不是早就挂了所以大表全表扫描看起来应该没问题。这是为啥呢全表扫描对server层的影响假设我们现在要对一个200G的InnoDB表db1. t执行一个全表扫描。当然你要把扫描结果保存在客户端会使用类似这样的命令mysql -h$host -P$port -u$user -p$pwd -eselect * from db1.t $target_fileInnoDB数据保存在主键索引上所以全表扫描实际上是直接扫描表t的主键索引。这条查询语句由于没有其他判断条件所以查到的每一行都可以直接放到结果集然后返回给客户端。那么这个“结果集”存在哪里呢服务端无需保存一个完整结果集。取数据和发数据的流程是这样的获取一行写到net_buffer。这块内存的大小是由参数net_buffer_length定义默认16k重复获取行直到net_buffer写满调用网络接口发出去若发送成功就清空net_buffer然后继续取下一行并写入net_buffer若发送函数返回EAGAIN或WSAEWOULDBLOCK就表示本地网络栈socket send buffer写满了进入等待。直到网络栈重新可写再继续发送查询结果发送流程可见一个查询在发送过程中占用的MySQL内部的内存最大就是net_buffer_length这么大不会达到200Gsocket send buffer 也不可能达到200G默认定义/proc/sys/net/core/wmem_default若socket send buffer被写满就会暂停读数据的流程所以MySQL其实是“边读边发”。这意味着若客户端接收得慢会导致MySQL服务端由于结果发不出去这个事务的执行时间变长。比如下面这个状态就是当客户端不读socket receive buffer内容时在服务端show processlist看到的结果。服务端发送阻塞若看到State一直是“Sending to client”说明服务器端的网络栈写满了。若客户端使用–quick参数会使用mysql_use_result方法读一行处理一行。假设某业务的逻辑较复杂每读一行数据以后要处理的逻辑若很慢就会导致客户端要过很久才取下一行数据可能就会出现上图结果。因此对于正常的线上业务来说若一个查询的返回结果不多推荐使用mysql_store_result接口直接把查询结果保存到本地内存。当然前提是查询返回结果不多。如果太多因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G这种情况下就需要改用mysql_use_result接口。若你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”表明你要让业务开发同学优化查询结果并评估这么多的返回结果是否合理。若要快速减少处于这个状态的线程的话可以将net_buffer_length设置更大。有时实例上看到很多查询语句状态是“Sending data”但查看网络也没什么问题为什么Sending data要这么久一个查询语句的状态变化是这样的MySQL查询语句进入执行阶段后先把状态设置成Sending data然后发送执行结果的列相关的信息meta data) 给客户端再继续执行语句的流程执行完成后把状态设置成空字符串即“Sending data”并不一定是指“正在发送数据”而可能是处于执行器过程中的任意阶段。比如你可以构造一个锁等待场景就能看到Sending data状态。读全表被锁session 1session2beginselect * from t where id1 for update启动事务select * from t lock in share mode(blocked)Sending data状态可见session2是在等锁状态显示为Sending data。仅当一个线程处于“等待客户端接收结果”的状态才会显示Sending to client若显示成“Sending data”它的意思只是“正在执行”所以查询的结果是分段发给客户端因此扫描全表查询返回大量数据并不会把内存打爆。以上是server层的处理逻辑在InnoDB引擎里又是怎么处理全表扫描对InnoDB的影响InnoDB内存的一个作用是保存更新的结果再配合redo log避免随机写盘。内存的数据页是在Buffer Pool (简称为BP)管理在WAL里BP起加速更新的作用。BP还能加速查询。由于WAL当事务提交时磁盘上的数据页是旧的若这时马上有个查询来读该数据页是不是要马上把redo log应用到数据页不需要。因为此时内存数据页的结果是最新的直接读内存页即可。这时查询无需读磁盘直接从内存取结果速度很快。所以Buffer Pool能加速查询。而BP对查询的加速效果依赖于一个重要的指标即内存命中率。可以在show engine innodb status结果中查看一个系统当前的BP命中率。一般情况下一个稳定服务的线上系统要保证响应时间符合要求的话内存命中率要在99%以上。执行show engine innodb status 可以看到“Buffer pool hit rate”字样显示的就是当前的命中率。比如下图命中率就是100%。若所有查询需要的数据页都能够直接从内存得到那是最好的对应命中率100%。InnoDB Buffer Pool的大小是由参数innodb_buffer_pool_size确定一般建议设置成可用物理内存的60%~80%。在大约十年前单机的数据量是上百个G而物理内存是几个G现在虽然很多服务器都能有128G甚至更高的内存但是单机的数据量却达到了T级别。所以innodb_buffer_pool_size小于磁盘数据量很常见。若一个 Buffer Pool满了而又要从磁盘读入一个数据页那肯定是要淘汰一个旧数据页的。InnoDB内存管理使用的最近最少使用 (Least Recently Used, LRU)算法淘汰最久未使用数据。基本LRU算法InnoDB管理BP的LRU算法是用链表实现的state1链表头部是P1表示P1是最近刚被访问过的数据页此时一个读请求访问P3因此变成状态2P3被移到最前状态3表示这次访问的数据页不存在于链表所以需要在BP中新申请一个数据页Px加到链表头。但由于内存已满不能申请新内存。于是清空链表末尾Pm数据页内存存入Px的内容放到链表头部最终就是最久没有被访问的数据页Pm被淘汰。若此时要做一个全表扫描会咋样若要扫描一个200G的表而这个表是一个历史数据表平时没有业务访问它。那么按此算法扫描就会把当前BP里的数据全部淘汰存入扫描过程中访问到的数据页的内容。也就是说BP里主要放的是这个历史数据表的数据。对于一个正在做业务服务的库这可不行呀。你会看到BP内存命中率急剧下降磁盘压力增加SQL语句响应变慢。所以InnoDB不能直接使用原始的LRU。InnoDB对其进行了优化。改进的LRU算法InnoDB按5:3比例把链表分成New区和Old区。图中LRU_old指向的就是old区域的第一个位置是整个链表的5/8处。即靠近链表头部的5/8是New区域靠近链表尾部的3/8是old区域。改进后的LRU算法执行流程状态1要访问P3由于P3在New区和优化前LRU一样将其移到链表头部 》状态2之后要访问一个新的不存在于当前链表的数据页这时依然是淘汰掉数据页Pm但新插入的数据页Px是放在LRU_old处处于old区的数据页每次被访问的时候都要做如下判断若该数据页在LRU链表中存在的时间超过1s就把它移动到链表头部若该数据页在LRU链表中存在的时间短于1s位置保持不变。1s是由参数innodb_old_blocks_time控制默认值1000单位ms。该策略就是为了处理类似全表扫描的操作量身定制。还是扫描200G历史数据表扫描过程中需要新插入的数据页都被放到old区域一个数据页里面有多条记录这个数据页会被多次访问到但由于是顺序扫描这个数据页第一次被访问和最后一次被访问的时间间隔不会超过1秒因此还是会被保留在old区域再继续扫描后续的数据之前的这个数据页之后也不会再被访问到于是始终没有机会移到链表头部New区很快就会被淘汰出去。可以看到这个策略最大的收益就是在扫描这个大表的过程中虽然也用到了BP但对young区完全没有影响从而保证了Buffer Pool响应正常业务的查询命中率。小结MySQL采用的是边算边发的逻辑因此对于数据量很大的查询结果来说不会在server端保存完整的结果集。所以如果客户端读结果不及时会堵住MySQL的查询过程但是不会把内存打爆。而对于InnoDB引擎内部由于有淘汰策略大查询也不会导致内存暴涨。并且由于InnoDB对LRU算法做了改进冷数据的全表扫描对Buffer Pool的影响也能做到可控。全表扫描还是比较耗费IO资源的所以业务高峰期还是不能直接在线上主库执行全表扫描的。